文件名称:
基于SFLA优化的决策面的改进LSB±k隐写技术
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上传时间: 2021-03-06
详细说明：针对现有智能优化改进隐写不能对高维特征同时进行优化的问题，提出了一种混合蛙跳优化决策面的改进LSB ±k隐写算法（记为SFLA-LSB ±k ）。优化改进隐写中的减少图像承载密接前后某种特征变化的策略，在SFLA-LSB ±k中，通过优化载密图像的特征变化，使载密图像特征变化方向随机化，导致分类器无法实验结果表明，与标准的LSB ±k隐写和相关的PSO优化改进LSB ±k隐写标号，SFLA-LSB ±ķ有效提高了LSB±ķ的安全性。特别当ķ取1时，其针对78维特征隐写分析的AUC值可下降到0.5637。
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